关河智图 高度依赖业务熟悉度，受专家主观影响，易产生设想式规则
人工操作发现规则数量少，覆盖度低，无法发现部分人群的隐藏规则
规则灵活度低，数据变化时规则失效
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现状问题
客户注册数据以及关联数据众多，目前数据分析深度不够、规则覆盖度低等问题，造成部分逾期人群在风控业务中未能拦截的情况。需要找出不能被当前规则拦截的部分人群，尽可能减小因逾期带来的损失。
项目措施及前后对比
消金公司基于大数据分析客户关联关系和客户特征属性数据，挖掘贷中留存客户在表现期（0~6个月）发生逾期的规则，并输出未来可能发生逾期的人群包。无忌智能风险识别解决方案产出规则及人群包，在现有图谱规则的基础上，挖掘出未被现有规则池识别到的风险客群。
人工无法发现隐藏规则，规则覆盖率偏低，信贷业务中出现团伙欺诈成功授信，造成经济损失
在集约化背景下，有跨场景、跨部门等特点，人工提炼风控规则难度大
通过风控规则自动发现，数据深度挖掘，有效提升规则覆盖度，不断积累有效规则。发掘出团伙诈骗核心人员，涉案客户达32人，其中成功授信14人
无忌智能风险识别解决方案支持多源数据接入，构建多源数据拓扑网络，更全面的了解数据关系，提高了规则准确度
项目成果
本次挖掘发现高风险正确规则98个，规则识别出10384个高风险名单
高风险客户命中率从40%提升至70%
关联网络拦截了85.43%的关联团伙欺诈